基于汇流单元的水污染物排污权交易比率研究

何 盼，魏 琦，张 炳

(南京大学环境学院污染控制与资源化研究国家重点实验室，江苏南京 210023)

排污权交易是指在控制污染总量的前提下，允许污染源之间为了降低污染成本而开展污染物排放配额的交易［1］。从20 世纪60 年代开始，排污权交易政策在不同国家得到了广泛应用，如美国的酸雨计划、长岛氮信用交易计划、弗吉尼亚营养物质信用交易计划、俄勒冈清洁水服务、威斯康辛Fox 河流域的化学需氧量(COD)许可证等［2-3］。我国自20 世纪90 年代开始实施污染总量控制。2001 年起，我国一些试点省市陆续开展排污权交易实践，至今已有江苏、浙江、重庆、陕西、山西、山东、黑龙江、昆明、内蒙古、湖南、天津、湖北等省(市、自治区)已实施或准备实施总量控制下的排污权交易政策［2］。

然而，对非均匀混合污染物(因排放地点不同对区域环境质量可能造成不同影响的污染物)而言，进行排污权交易在降低污染控制成本的同时，也可能引起热点问题(即交易后某一地区因污染物排放量增多而在短时间内污染物质量浓度超出环境容量，造成局部环境质量下降)。为了通过适当的政策设计避免热点问题，Hahn 等［4-5］提出了3 种方法:①在交易前进行环境质量模拟;②设置区域交易限制;③引入交易比率。根据这3 种方法，学者们对若干种排污权交易制度进行了探讨。排污权交易制度包括污染物补偿机制(pollution offset system，POS，即在排污权交易前进行环境质量模拟，以决定是否采用交易比率进行排污权交易，其中交易比率根据交易双方所排放污染物到达特定区域的浓度之比确定［6］)，区域性许可证机制(zonal permit system，ZPS，即划定管理区域并限制区域间的排污权流通［4，6］)，周边许可证机制(ambient permit system，APS，即排污者向受影响区域购买排污权，但受影响区域售出的排污权通过交易比率转换后不得超过其环境容量，交易比率按照各排污者初始排放浓度与到达特定区域的浓度之比确定［7］)，交换比率机制(exchange-rate system，ERS，即引入按照排污权交易决策模型最优解情形下交易双方边际削减成本之比确定的交易比率进行自由交易［8］)，等。POS、APS、ERS 在政策设计中引入了交易比率，但因存在着不能完全解决热点问题(如POS［4］、ERS［8］)、交易成本高(如POS［9］、APS［10-11］)、可能引起搭便车、成本难以保证(如POS［12］)等问题，未能实现环境质量约束与削减成本节约之间的平衡。Hung 等［10］提出交易比率机制(trading-ratio system，TRS)，即应用POS 中交易比率的定义，根据环境容量确定各区域初始排污权的分配量，要求排污者按交易比率进行自由交易，在双边交易、多方交易模式下达到区域环境质量约束下的成本控制。

在我国现行的目标总量控制的政策框架下，排污权交易的初始分配受到众多因素的影响，因而不能够完全和环境容量相结合，导致排污权交易无法有效避免热点问题。本研究以特定断面水质为控制目标，探讨引入交易比率对流域水污染排污权交易市场和水环境质量的影响，并以江苏省无锡市社渎港流域为案例进行仿真模拟研究。根据《美国水质交易技术指南》，交易比率分为传输比率和位置比率，其中传输比率表示上下游排污者之间水体自净作用产生的环境影响，位置比率表示排污者排放单位质量污染物对相关水体造成的环境影响［13］。本文将交易比率定义为不同排污者对特定断面的位置比率。

1 模型构建

1.1 排污权交易决策模型

交易过程中，约束cis+X≤c'is为限制性约束，即

引入交易比率，卖方减少的污染物排放量不再等于买方增加的污染物排放量。根据交易比率的定义，有

1.2 交易比率

根据交易比率的定义，区域s 第is个排污者向区域l 第il个排污者(l=1，2，…，m，il=1，2，…，nl)购买排污权，以断面j 为控制断面，两者交易比率应为

鉴于研究区内河流宽度较小，本文采用S-P 模型［14］计算位置比率tilj，并根据其结果计算交易比率。该模型属一维水质模型，假设COD 衰减为一级反应且速率定常。根据以上假设，有

其中

式中:ρ 为河水中的COD 质量浓度，mg/L;k 为COD衰减系数;t 为河水流动时间;x 为河流长度，u 为水流速度。

该微分方程的解为

式中，ρ0为河流源头处COD 的初始质量浓度。

根据位置比率的定义，可知:

2 社渎港流域排污权交易模拟案例

2.1 研究区域概述

图1 研究区域

社渎港流域位于江苏省无锡市宜兴市，为太湖流域子流域之一(图1)。流域面积20 998.03 hm2，西起滆湖，流经宜兴市高塍、屺亭，汇入武宜运河，从与交汇处向南偏西约3 km 后向东流经宜兴经济开发区、新庄入太湖，全长25.7 km。平均河面宽40 m，河底高程0.5 m(吴淞高程)，设计河底宽10 ～30 m，河道年均径流量0.948 亿m3，其中，宜兴本地径流约占30%。社渎港分为东、西社渎港，东社渎港西起武宜运河，东入太湖，全长9.23 km，年均径流总量0.8 亿m3，其中宜兴本地径流量0.24 亿m3，占30%。本研究以2020 年社渎港流域规划水质目标作为排污权交易目标，对33 家点源COD 排污权交易进行模拟。

2.2 汇流单元划分

应用GIS 进行子流域提取，以各汇流单元作为各交易区域，计算区域间的交易比率，用于模拟。由于流域范围较小，受高程数据精度的限制，子流域分割结果不够精确。本研究参考水环境质量功能区的划分，对分区进行了调整。由于一些企业排污口与企业所在的汇流单元并不相同，因此根据排污口所在区域来确定各企业的交易比率。交易区域划分情况见图2。

图2 社渎港流域汇流单元划分

2.3 交易比率计算

本研究假设太湖流域内COD 衰减系数k =0.1 d-1［15］，同时根据江苏省环境科学研究院《太湖流域十五条主要入湖河流水环境综合整治总体规划》确定太湖流域入湖河流水流速度u =0.13 m/s。为简化计算，假设每个交易区域内只有一个排污口且位于该区域起点处，所有河段无回流现象，可计算位置比率矩阵如下:

2.4 数据收集

本研究中点源的COD 产生量及排放量数据主要通过对33 家企业的调研结果获得，削减率根据COD 的产生量、排放量之差与COD 产生量相比得到。主要变量统计结果见表1。本研究在对社渎港流域数据进行经验分析的基础上确定污染物成本削减函数形式为

式中:C 为排污者削减成本;R 为COD 削减率;c1、c2为常数。

表1 主要变量统计结果

理论上，由各排污者COD 削减成本数据及削减率数据进行回归，即可得到c1、c2的值。但由于各排污者的COD 削减成本数据难以得到，本研究根据《太湖流域水污染物排污权有偿使用价格体系报告》数据计算出不同行业COD 单位处理成本平均值，由此计算各排污单位自处理成本，与削减率进行回归得到c2。根据计算结果，对各企业而言，均有c2=9.11。同时，为了进一步体现不同企业的边际削减成本的差异性，根据这一单位处理成本平均值及方差产生正态分布随机数序列，并根据这一序列针对各排污者计算出处理成本，根据削减率、c2由式(11)确定c1。

2.5 模拟结果

假设研究区域内污水均排在区域内，排污者无违法行为，所有排污者现行COD 排放量等于其初始排污权拥有量，采取双边谈判进行交易。用matlab7.0 求解最小化卖方削减成本的目标函数，运行10 000 次以得到稳定的最终解，得到各排污者最终排污量及总削减成本，运用S-P 模型计算各区域出口断面的COD 质量浓度。为对比引入交易比率的交易对各区域排污布局和水质所产生的影响，无交易情景的计算结果也在模拟结果中给出;为对比交易比率的引入对交易造成的政策效果产生了怎样的影响，本研究同时计算了对未引入交易比率的情景。3 种情景计算结果见表2。

由于交易比率的存在，交易后排污权及排污总量可能不等于未交易情景下排污权及排污总量。在本研究中，引入交易比率后总削减成本相较未引入交易比率的情景下降了0.07%，相较无排污权交易的情景下降了8.94%，而引入交易比率后排污总量较其他两种情形有所上升。主要原因是:模拟情景中，区域1 内的企业因地处上游，可充分利用河道的自净能力，由于向下游企业购买排污权时交易比率大于1，引入交易比率后其最终排放量明显上升;模拟情景中，引入交易比率后，其他区域内企业排放量均不变或有微小幅度的减少，其中一些边际削减成本较低的企业售出了其拥有的全部排污权，交易后排放量为0，总体排放量上升。

受排污布局改变的影响，引入交易比率之后，区域1、2、3 出口断面的COD 的质量浓度相较于未引入交易比率时上升。这主要是由于区域1 中企业排污量上升程度大于其余企业排污量下降程度之和，而这一变化并未被水体自净作用完全抵消，造成各区域出口断面处COD 质量浓度上升。引入交易比率后，入湖断面即区域4 出口断面的水质情况较交易前没有发生改变。由于本研究以该断面为控制断面计算交易比率，而交易比率的设定原则为交易前后交易双方的排污量所造成的环境影响相等，这一模拟结果表明交易比率达到了保证流域断面水质目标的目的，从而避免了热点问题的出现。需要说明的是，本研究未引入交易比率的情景下排污权交易后各断面的COD 质量浓度更小，主要原因是大多数企业位于上游的区域2，跨区交易主要为区域3、4向上游出售排污权以充分利用水体的自净能力。在引入交易比率后，这些交易会导致上游企业允许增加污染物排放量大于下游售出的污染物排放量，导致各断面COD 质量浓度上升。对于企业集中分布于流域下游的区域而言，若不引入交易比率，则可能存在排污布局向下游迁移而造成最终入湖断面的COD 质量浓度超标的情况。

表2 不同情景下削减成本及水质情况

3 结 语

以江苏省无锡市社渎港流域为例，以入湖断面水质为控制目标计算了基于汇流单元的区域间交易比率，并将其引入排污权交易决策模型进行模拟，以评估其对排污权交易政策效果的影响。结果表明，排污权交易能够显著降低流域污染控制总成本，而交易比率的引入对交易后总削减成本和总排放量的影响较小。同时，引入交易比率后，排污布局向上游迁移，总排放量上升，但控制断面COD 的质量浓度不变，避免了热点问题的出现。本研究不足之处在于，假设模拟情景中区域COD 质量浓度背景值为0，但在现实情况并不满足这一假设。虽然COD 质量浓度背景值并不影响交易比率起到保证排污权交易前后目标断面COD 质量浓度不变的作用，但各断面水质数据可能有所变化。

我国现有的排污权交易试点中，各排污者初始排污权的确定和分配多基于历史数据，并未直接与流域环境容量关联，也未考虑各区域环境容量的差异性，基于TRS 的排污权交易系统无法解决初始分配导致的污染物排放质量浓度超标的问题，需要在排污权初始分配阶段中，确定下游区域的排污权总量时排除上游区域的环境影响，并引入交易比率，以确保排污布局的改变不会导致环境影响的改变，从而完全避免热点问题。

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